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      后工業(yè)社會可被視作知識社會，知識的產(chǎn)出和消費(fèi)是其中的中心問題。那么，關(guān)于城市的知識，是如何被產(chǎn)出和消費(fèi)的？
城市是復(fù)雜而綜合的系統(tǒng)，如何認(rèn)識和營造城市，相應(yīng)的知識散見于各學(xué)科的研究之中。我們很難把這些研究全部收集起來。而人們眼中有形的城市，實(shí)際就是城市空間，作為協(xié)調(diào)城市空間布局、具有一定綜合性的學(xué)科，城市規(guī)劃可作為一個(gè)觀察和研究的樣本。
現(xiàn)實(shí)中，大部分城市規(guī)劃研究以實(shí)際項(xiàng)目為依托，有指定的研究區(qū)域。我們將被研究的地區(qū)視為城市規(guī)劃知識的消費(fèi)地區(qū)；與研究項(xiàng)目相關(guān)的高?？蒲泄ぷ髡?、規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院、咨詢公司的研究人員則視為知識的產(chǎn)出者。
在城市規(guī)劃領(lǐng)域，其知識產(chǎn)出、消費(fèi)的空間分布規(guī)律如何，又存在怎樣的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)？考察這個(gè)問題，就是在回答哪些城市更受到研究者關(guān)注。同時(shí)也能從合作者的網(wǎng)絡(luò)、被研究城市的分布中，看到城市之間存在的聯(lián)系。
可 初步判斷，知識產(chǎn)出與消費(fèi)主要存在于大城市。一方面，大城市高校、設(shè)計(jì)單位云集；另一方面，大城市有更多實(shí)際項(xiàng)目作為支撐。研究者匱乏、研究項(xiàng)目稀少的小 城市，被研究的機(jī)會相對較少。不妨設(shè)想，如果研究范圍并非指定城市，而是全國，并能保證研究粒度（數(shù)據(jù)的精度），小城市亦可被納入規(guī)劃知識消費(fèi)的范疇。
論文是城市規(guī)劃研究的成果體現(xiàn)。論文的作者單位、通訊地址提供了研究者的空間分布信息；而從標(biāo)題和摘要中，我們可以識別出被研究城市。
因此，我們以論文文獻(xiàn)為突破口，探尋中國城市規(guī)劃領(lǐng)域的知識產(chǎn)出、消費(fèi)與網(wǎng)絡(luò)的空間格局。
數(shù)據(jù)來源和識別方法
本 次研究文獻(xiàn)樣本源于《城市規(guī)劃》、 《城市規(guī)劃學(xué)刊》（原《城市規(guī)劃匯刊》）、《規(guī)劃師》、《國際城市規(guī)劃》（原《國外城市規(guī)劃》）2000年1月至2015年7月收錄在萬方數(shù)據(jù)和中國知網(wǎng) 兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的全部文章（包括論文、通訊、訪談、隨筆等）。從數(shù)據(jù)庫以Endnote格式批量導(dǎo)出文章的標(biāo)題、摘要和作者通訊地址等信息總計(jì) 13028條（txt格式）。
我們以2010年全國大陸城市名單為準(zhǔn)，使用python編程方法，從所有導(dǎo)出信息中識別出直轄市、地級市和縣級市。
同時(shí)，在自動(dòng)識別的基礎(chǔ)上，對自動(dòng)識別結(jié)果進(jìn)行人工復(fù)查：
（1）在標(biāo)題和摘要城市地名識別部分，刪除非城市命名導(dǎo)致的錯(cuò)誤識別（如街道名、河流名等），補(bǔ)充遺漏的簡稱（如蘇錫常、長株潭等）和代稱（如泉城），“A地級市B縣級市”的表述中只保留該縣級市；
（2） 在著者通訊地址摘要識別部分，刪除部分錯(cuò)誤識別（如津市、海市等），補(bǔ)充機(jī)構(gòu)名稱中不包含城市地名的所在城市（如同濟(jì)大學(xué)、清華大學(xué)等），沒有明確所屬分 支或所在城市的省級和國家級機(jī)構(gòu)識別為總部所在城市（如中國規(guī)劃院、山西省城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院等），著者為期刊編輯部的不計(jì)，同一文章的多個(gè)著者屬同一單 位或同一城市該城市按一次計(jì)。比如文章“北京市限建區(qū)規(guī)劃：制訂城市擴(kuò)展的邊界” （龍瀛，等，2006），四位作者單位皆為北京市城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，但研究者所在城市“北京”，僅記錄一次。
知識產(chǎn)出與消費(fèi)的空間分布
為便于對規(guī)劃知識產(chǎn)出（從研究者通訊地址識別所在城市）、消費(fèi)（從文章標(biāo)題和摘要識別所研究的城市）空間分布規(guī)律的橫向?qū)Ρ?，著者地址城市識別結(jié)果、文章標(biāo)題城市識別結(jié)果、文章摘要城市識別結(jié)果用頻率表示。
1.知識產(chǎn)出過度集中
所有文章中，能成功識別著者所在城市的共9926篇，其中598篇文獻(xiàn)為兩個(gè)或多個(gè)城市作者合作，共識別出187個(gè)城市，累計(jì)11098次。
上海、北京為最主要的知識產(chǎn)出城市（研究者所在城市），頻率分別為18.6%、18.4%。

圖1 知識產(chǎn)出城市空間 （作者識別）
在 空間分布上，研究者地址東西差異顯著。胡煥庸線以東，研究者的累計(jì)頻率高達(dá)99.4%。上海周邊識別出的中小城市數(shù)量較多、頻次較高；北京周邊識別出的中 小城市較少；廣州、深圳及其周邊城市形成了次一級的著者所在城市集中區(qū)域。此外，武漢、重慶也是擁有研究著者較多的城市。在西藏、青海、甘肅等西部省份， 只有少數(shù)幾個(gè)城市分布有規(guī)劃研究著者，且頻次很低。
2. 知識消費(fèi)不均衡
標(biāo) 題識別出的332個(gè)城市中，上海頻次最高，為449次，占所有城市頻次總和的12.0%，另有其他7個(gè)城市出現(xiàn)頻次達(dá)到100次以上，依次為廣州 （310）、深圳（229）、北京（205）、南京（186）、武漢（144）、重慶（135）、杭州（118）。針對標(biāo)題識別出的332個(gè)城市及其對應(yīng) 頻次占比，在空間分布上，東西差異依然顯著，胡煥庸線以東，標(biāo)題城市的累計(jì)頻率高達(dá)97.9%。
摘 要識別出的322個(gè)城市中，8個(gè)城市頻次在100次以上，依次是上海（520）、廣州（368）、北京（254）、深圳（246）、南京（207）、武漢 （160）、重慶（138）、杭州（128）。這一結(jié)果與文章標(biāo)題識別的結(jié)果基本相同。從全國區(qū)域看，摘要識別的分布特征與標(biāo)題識別的結(jié)果一致，胡煥庸線 以東，摘要城市的累計(jì)頻率高達(dá)97.7%。

圖2 知識消費(fèi)城市空間分布（標(biāo)題識別）

圖3 知識消費(fèi)城市空間分布（摘要識別）
從 文獻(xiàn)標(biāo)題和摘要識別的城市空間分布可知，知識消費(fèi)城市（被研究城市）出現(xiàn)了長三角和珠三角兩個(gè)頻次較高、城市較為密集的區(qū)域：以上海為中心的長三角區(qū)域中 心城市頻次最高、周邊城市數(shù)量最多、分布密度最大，說明上海有效帶動(dòng)了周邊中小城市的相關(guān)城市規(guī)劃研究；以廣州為主中心、深圳為副中心的珠三角區(qū)域，周邊 中小城市數(shù)量較多，也分享了較多的研究機(jī)會。
此外，北京識別頻次較高，但周邊除天津外，識別出的中小城市數(shù)量少、頻次低，在空間上沒有形成規(guī)劃研究的顯著城市群分布；沿長江流域的南京、武漢、重慶也是高頻次城市，但在識別結(jié)果中，重慶、武漢周邊少有中小城市。
東 南沿海城市的頻次比例高、分布密集。其中，福建省的城市數(shù)量和對應(yīng)頻次相對其他省市較低；東三省識別出的城市數(shù)量較少、頻次較低、分布零星；中部地區(qū)除武 漢外，其他城市數(shù)量較少、頻次較低、分布零星；西南省份中，成渝地區(qū)識別出的城市最多、頻次比例最高，廣西自治區(qū)識別出的城市數(shù)量和對應(yīng)頻次相對其他省份 較多；西北地區(qū)識別出的城市數(shù)量最少，各省份只有少數(shù)幾個(gè)城市在文獻(xiàn)標(biāo)題中出現(xiàn)。
知識產(chǎn)出與消費(fèi)時(shí)序分析
本次研究選取期刊跨時(shí)16年（2000-2015），等差分為四個(gè)時(shí)間段。選取知識產(chǎn)出總數(shù)前10位的城市和知識消費(fèi)總數(shù)前10位的城市（按篇次排序），分析不同時(shí)間段內(nèi)比例變化情況。

圖4 知識產(chǎn)出城市前十比例

圖5 知識消費(fèi)城市前十比例
總體上，知識產(chǎn)出城市的前十位比例較知識消費(fèi)城市的前十位比例更穩(wěn)定，特別是從2004-2007年這個(gè)時(shí)間段起，知識產(chǎn)出的比例波動(dòng)較小。
上海、北京、南京、廣州為城市規(guī)劃知識產(chǎn)出的前四位城市，上海和北京在不同時(shí)間段知識產(chǎn)出比例不相上下，但無論在哪個(gè)時(shí)間段，都明顯高于南京，南京又高于廣州，而廣州又明顯高于隨后的城市。
相比2000-2003年，在2004-2007年間，北京和上海知識產(chǎn)出的比例有較明顯的下降，廣州有較明顯的上升，隨后趨于穩(wěn)定。武漢、杭州、深圳、重慶知識產(chǎn)出比在不同時(shí)段比較接近，且略微高于西安和哈爾濱。
上海是城市規(guī)劃知識消費(fèi)大市，且在不同時(shí)間段皆處于首位，但其首位度明顯在減弱。在知識消費(fèi)前十的城市中，武漢是唯一一個(gè)消費(fèi)比例穩(wěn)定上升的城市。2004-2007年間和之后的時(shí)間段，北京的城市規(guī)劃知識消費(fèi)比例較明顯提升。
知識產(chǎn)出—消費(fèi)網(wǎng)絡(luò)格局
知識產(chǎn)出—消費(fèi)網(wǎng)絡(luò)可分為兩類：有向網(wǎng)絡(luò)和無向網(wǎng)絡(luò)。比如，北京學(xué)者研究上海城市問題和上海學(xué)者研究北京城市問題，若考慮有向聯(lián)系，則兩條記錄不能累加。
一 些研究沒有指定區(qū)域，無法建立“研究者—研究城市”的關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致城市研究者數(shù)量（篇次）往往大于研究本地（研究者和被研究區(qū)域?yàn)橥怀鞘校┖脱芯客獾兀ㄑ? 究者和研究區(qū)域?yàn)椴煌鞘校?shù)量的總和，比如周一星先生的“關(guān)于中國城鎮(zhèn)化速度的思考”（周一星，2006），在標(biāo)題和摘要中沒有指定的區(qū)域。
1.無向聯(lián)系強(qiáng)度
通 過作者城市和被研究城市，建立異地知識產(chǎn)出—消費(fèi)網(wǎng)絡(luò)的無向連接關(guān)系，共有2229條記錄，其中非重復(fù)記錄有932條，即有研究聯(lián)系的城市之間聯(lián)系平均強(qiáng) 度為2.39次，低于平均聯(lián)系強(qiáng)度的非重復(fù)記錄有750條。在上述非重復(fù)的932條城市對中，聯(lián)系強(qiáng)度大于20的城市依次是：北京---上海（53次）、 南京---上海（36次）、北京---南京（32次）、廣州---中山（30次）、北京---廣州（29次）、上海---廣州（29次）、廣州---佛山 （27次）、北京---深圳（27次）、杭州---上海（26次）、上海---蘇州（24次）、北京---天津（23次）、廣州---深圳（22次）、南 京---蘇州（22次）、上海---武漢（22次）、北京---杭州（21次）、南京---無錫（21次）。北京和上海之間的研究聯(lián)系強(qiáng)度遙遙領(lǐng)先。
從空間格局上說，胡煥庸線以西，城市研究聯(lián)系少且弱，無聯(lián)系強(qiáng)度大于5的城市對。發(fā)達(dá)地區(qū)的城市研究聯(lián)系強(qiáng)度明顯高于欠發(fā)達(dá)地區(qū)的城市研究聯(lián)系強(qiáng)度。長三角、珠三角和京津冀城市群核心城市之間的聯(lián)系強(qiáng)度最強(qiáng)。

圖6 知識產(chǎn)出—消費(fèi)網(wǎng)絡(luò)格局（無向連接）
選 取研究網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的首位聯(lián)系節(jié)點(diǎn)，得到的網(wǎng)絡(luò)如圖7-a。與上海有最強(qiáng)研究聯(lián)系的城市有120個(gè)，北京82個(gè)，南京46個(gè)，廣州44個(gè)。研究者所在城市 和被研究城市之間的聯(lián)系強(qiáng)度并沒有受到距離的明顯影響（影響還是存在的）。選取最強(qiáng)聯(lián)系度大于3的網(wǎng)絡(luò)，如圖7-b，可清晰看出，北京、上海研究（被研 究）影響范圍廣闊，北方以北京為研究中心，東部和中部以上海（南京）為研究中心，南部以廣州（深圳）為研究中心，但與之有最強(qiáng)聯(lián)系強(qiáng)度的城市多處于廣東省 內(nèi)部。

a. 所有最強(qiáng)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)

b. 最強(qiáng)聯(lián)系大于3的網(wǎng)絡(luò)
圖7 最強(qiáng)聯(lián)系圖
2. 有向聯(lián)系強(qiáng)度
通 過作者城市和被研究城市建立異地有向連接關(guān)系，共有2229條記錄（與無向OD相同），其中非重復(fù)記錄有1028條，即有方向的研究聯(lián)系平均強(qiáng)度為 2.17次。對其他區(qū)域感興趣的研究者主要分布在：北京（455次）、上海（448次）、南京（317次）、廣州（211次）、杭州（96次）、武漢 （95次）、深圳（57次）、西安（56次）、重慶（47次）、哈爾濱（32次）。
有 向異地研究中，北京（研究者）—上海（被研究城市）聯(lián)系強(qiáng)度最高，35次。隨后為廣州—中山（30次），北京—深圳（25次），廣州—佛山（24次），南 京—上海（24次）。研究者—被研究城市之間，有向研究聯(lián)系強(qiáng)度大于10的城市有35對，選取這35對城市，制作Sankey Diagram， 如圖8。

圖8 研究者—被研究城市有向連接圖
在前35對有向異地研究城市對中，研究者集中在北京、南京、上海、廣州這四個(gè)城市，被研究地區(qū)分布在上海、蘇州、杭州、深圳等19個(gè)城市，研究者的集中程度遠(yuǎn)高于被研究的城市。
在 這些高強(qiáng)度的研究聯(lián)系中，北京研究者的研究范圍最廣，被其研究的城市多達(dá)11座（197次），南京、上海研究者次之，分別是8座（135次）、8座 （134次），廣州研究者的研究范圍相對較小，除了對北京的研究次數(shù)勉強(qiáng)大于10外，其他3座城市（中山、佛山、深圳）均為廣東省內(nèi)部城市。南京的研究者 對長三角內(nèi)部的城市關(guān)注程度較上海研究者高，比如無錫、常州、寧波、昆山均被單一的南京研究者關(guān)注，且在長三角地區(qū)，被上海研究者研究過的城市，均被南京 的研究者研究過。
蘇州、杭州、深圳是最為研究者青睞的城市，北京、南京、上海的研 究者對之均有較強(qiáng)的關(guān)注。研究者和被研究城市之間有一定區(qū)域規(guī)律，比如單一被研究的城市，沈陽、青島、天津被距離最近的北京學(xué)者研究；昆山、寧波、常州、 無錫，被南京學(xué)者研究；中山、佛山被廣州學(xué)者研究；武漢被上海學(xué)者研究。
知識產(chǎn)出合作網(wǎng)絡(luò)格局
建立同一篇文章不同城市合作者之間的無向連接關(guān)系，總共有894條記錄，其中非重復(fù)記錄有270條。合作者所在城市的空間距離平均值為916.3公里，若以文章篇次對合作者所在城市的距離加權(quán)，平均距離值為904.7公里。
北 京和上海的研究者合作最為頻繁，本次研究識別出75次，隨后為北京和南京（65次）、上海和南京（42次），上海和武漢（28次），深圳和北京（27 次），杭州和上海（23次），廣州和北京（18次），廣州和上海（18次）。這說明，合作研究并沒受到空間距離的影響，多發(fā)生在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大城市之間。

圖9 合作者城市聯(lián)系強(qiáng)度圖
從空間格局看，不同城市的合作者大多分布在胡煥庸線以東。西部僅有烏魯木齊和蘭州等城市與東部城市有少量的合作交流，且西部不同城市之間的的合作研究極少。
本地化分析
1.本地研究
本 地研究（研究者和研究區(qū)域?yàn)橥怀鞘校┯涗浻?657條，共125個(gè)城市，平均21.3次。前十依次為：上海（464次）、廣州（302次）、北京 （209次）、深圳（198次）、南京（192次）、武漢（137次）、重慶（127次）、杭州（93次）、西安（55次）、天津（52次）。
本地研究次數(shù)能一定程度上反映研究的本地化程度 ，但由于研究基數(shù)（總研究數(shù)）不同，還難以對其準(zhǔn)確刻畫。因此，本文選取研究數(shù)最高的20座城市，分別從研究者和被研究城市的視角出發(fā)，計(jì)算其本地研究比，即研究本地比例和被本地研究比例。
研 究本地比例越高，表明該地學(xué)者更關(guān)注自己所在城市，在這20座城市中，比例最高的城市是廈門（90.0%），隨后是沈陽（82.4%）、青島 （80.9%）、寧波（78.6%），深圳（77.6%）。研究本地比例超過50%的城市有15座，占75%，說明大多數(shù)地區(qū)的研究者還是明顯傾向于研究 本地。北京和上海同為城市規(guī)劃的研究大市，而從研究者的視角看，上海的研究者更關(guān)注本地，研究本地比例高達(dá)50.9%；北京研究本地比例僅為31.5%， 是所選取的20座城市中比例最低的，說明從研究區(qū)域上來說，北京的研究者視野更廣闊。
被本地研究比，是從被研究城市的視角衡量，比例高低可在一定程度上反映“地盤”的概念。被本地研究比例最高的城市是上海（80.1%），隨后依次是南寧（79.6%）、廣州（77.8%）、武漢（77.4%）。最低的是蘇州（31.6%）。

圖10 本地研究比
2. 期刊略顯本地化
《城市規(guī)劃學(xué)刊》、《城市規(guī)劃》、《國際城市規(guī)劃》和《規(guī)劃師》皆被評選過雙核心期刊（中文核心期刊、中國科技核心期刊），在中國城市規(guī)劃行業(yè)有著深遠(yuǎn)的學(xué)術(shù)影響。
理論上說，這些期刊的投稿者和研究區(qū)域，是面向全國或全球，每個(gè)期刊研究者所在城市的比例應(yīng)和研究者的分布格局相似。
每個(gè)期刊研究者所在城市的比例和被研究城市的比例，如圖11、12。

圖11 不同期刊研究者所在城市比例

圖12 不同期刊被研究城市的比例
《城 市規(guī)劃學(xué)刊》收錄上海研究者的論文數(shù)量遠(yuǎn)高于其他城市，在該期刊中，上海研究者論文錄取篇次占45.5%，是第二名北京的3倍多，研究者空間分布極度不均 衡；《城市規(guī)劃》和《國際城市規(guī)劃》收錄最高的是北京地區(qū)研究者，北京著者分別占26.2%和36.8%，皆高于18.4%（所有期刊北京研究者的比 例）；《規(guī)劃師》著者的城市相對較為均衡，但在《規(guī)劃師》收錄的作者城市分布中，并非研究大市的南寧排第9。
看看這幾個(gè)期刊的編輯部地址：《城市規(guī)劃》、《國際城市規(guī)劃》編輯部在北京，《城市規(guī)劃學(xué)刊》在上海，《規(guī)劃師》在南寧。
總體而言，被研究的城市概率分布較作者分布均衡，但《城市規(guī)劃學(xué)刊》仍偏愛上海地區(qū)的研究。一則由于收錄的上海的研究者多，另外上海研究者有一定本地研究情結(jié)。
被忽視的城市
2010年全國大陸城市名單記錄659座，而2000 - 2015年間被識別的參與研究、被研究的城市僅383座，超過40%的城市游離于城市規(guī)劃知識的產(chǎn)出、消費(fèi)網(wǎng)絡(luò)之外。
無論規(guī)劃知識產(chǎn)出、消費(fèi)的空間分布，還是產(chǎn)出—消費(fèi)之間的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系，高頻在大城市和特大城市集中，馬太效應(yīng)尤為明顯。一方面中小城市研究者較少，另外，信息系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施方面的投入不足，數(shù)據(jù)缺乏、獲取受限，科研項(xiàng)目稀少，使得中小城市失去被深入研究的機(jī)會。
大 數(shù)據(jù)時(shí)代給規(guī)劃科學(xué)研究帶來了新的機(jī)遇：（1）豐富的數(shù)據(jù)獲取渠道和大規(guī)模的數(shù)據(jù)量為城市研究和城市管理帶來了新的機(jī)遇；（2）當(dāng)今也是開放數(shù)據(jù)時(shí)代，政 府信息逐漸公開、透明；（3）計(jì)算機(jī)性能提升和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的完善，為處理海量數(shù)據(jù)提供支撐；（4）數(shù)據(jù)模擬、分析方法日臻完善。
在 此背景下，“大模型”城市研究思想應(yīng)運(yùn)而生。在一個(gè)大地理區(qū)域上建立相對精細(xì)尺度的城市—區(qū)域分析與模擬模型，兼顧尺度與精度的方法，除了考慮城市內(nèi)部的 發(fā)展動(dòng)態(tài)， 還關(guān)注城市間的網(wǎng)絡(luò)連接， 而不是孤立研究各個(gè)城市?！按竽Ｐ汀蹦芸s小中小城市的技術(shù)和數(shù)字鴻溝，建立兼顧不同規(guī)模等級城市一體化研究，比如全國城市地塊尺度建成區(qū)界定、地塊尺度模 擬全國城市擴(kuò)張、全國街道尺度人口對PM2.5的人口暴露評價(jià)等（龍瀛，等，2014）。
總結(jié)和思考
本次研究的文章樣本為《城市規(guī)劃》、《城市規(guī)劃學(xué)刊》、《規(guī)劃師》、《國際城市規(guī)劃》2000年1月至2015年7月收錄在萬方數(shù)據(jù)和中國知網(wǎng)兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的全部文章總計(jì)13028條。
通過對這些信息的分析，發(fā)現(xiàn)如下規(guī)律：
（1）針對標(biāo)題和摘要所在知識消費(fèi)城市的識別結(jié)果基本一致，針對著者地址識別的知識產(chǎn)出城市與知識消費(fèi)城市識別結(jié)果有較大差異，主要體現(xiàn)在知識產(chǎn)出的城市數(shù)量更少、高頻在大城市和特大城市集中；
（2）從知識產(chǎn)出與消費(fèi)的空間分布看，以上海為中心城市的長江三角洲區(qū)域呈現(xiàn)中心城市和周邊中小城市共同繁榮，以廣州和深圳為雙中心的珠江三角洲區(qū)域也出現(xiàn)區(qū)域多城市共同發(fā)展，而京津冀地區(qū)的知識產(chǎn)出和消費(fèi)基本集中在中心城市北京，對周邊中小城市帶動(dòng)和輻射效果不明顯；
（3）不同時(shí)間段，知識產(chǎn)出城市前十的比例較知識消費(fèi)城市穩(wěn)定，作為城市規(guī)劃知識消費(fèi)大市，上海的首位度下降較為明顯；
（4）發(fā)達(dá)地區(qū)之間的知識網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度明顯高于欠發(fā)達(dá)地區(qū)。長三角、珠三角和京津冀城市群核心城市之間的聯(lián)系強(qiáng)度最強(qiáng)，北京—上海之間聯(lián)系最多，不僅僅體現(xiàn)在產(chǎn)出與消費(fèi)的關(guān)系上，還蘊(yùn)含于產(chǎn)出合作中；
（5）城市規(guī)劃研究，本地化現(xiàn)象較為明顯，各地學(xué)者傾向于研究本地，廈門研究者最愛研究本地，上海是被本地學(xué)者研究比例最高的城市，學(xué)術(shù)期刊收錄當(dāng)?shù)匮芯空咂蜗鄬^多。
“大模型”研究方法兼顧了大尺度和精細(xì)化模擬單元，代表了一種新的研究范式，可縮小中小城市與大城市規(guī)劃知識消費(fèi)的鴻溝。
由 于本文并未囊括所有規(guī)劃期刊，且部分文章存在收錄數(shù)據(jù)不全的情況，如摘要缺失、著者通訊地址缺失等，可能導(dǎo)致最終識別結(jié)果與實(shí)際研究中的城市及其頻次有偏 差；在對城市群和區(qū)域的處理中，對沒有明確指出中心城市的“關(guān)中城市群”、“長三角地區(qū)”等不予以識別，這可能也會導(dǎo)致最終頻次的部分偏差。
致謝：感謝吳康博士、劉行健博士對本文提出的寶貴建議！
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錄入編輯：王昀 澎湃新聞報(bào)料：4009-20-4009